激光粉末床熔合中的缺陷和异常检测的原位红外相机监测：校准、数据映射和特征提取
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内容提要
本研究利用机器学习框架关联高速彩色成像与熔池特征，检测过热异常并优化激光粉床熔融过程。通过生成性深度学习模型实现低保真度模拟向高保真度映射，提高了熔池深度预测的效率。同时，探讨了数字孪生模型在熔池几何和缺陷识别中的应用，推动增材制造的产品开发与认证。
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Q&A
如何利用机器学习检测激光粉床熔融过程中的过热异常？
本研究通过提取光电二极管数据的三组特征，并采用多数投票集成方法，实现了层次化的过热异常检测，结果显著优于现有方法。
生成性深度学习模型在熔池深度预测中有什么优势？
该模型实现了低保真度模拟向高保真度映射，提高了熔池深度预测的效率，分析时间减少了两个数量级。
激光粉床熔融中的飞溅现象如何影响熔池？
研究揭示了飞溅形成的特性及其与熔池之间的关系，并使用机器学习算法进行高精度分类。
如何实现激光粉床熔融过程中的缺陷检测？
通过使用激光输入信息训练模型，预测熔化条件并计算异常得分，从而检测制造缺陷。
智能打印工具如何优化激光粉床熔融的打印质量？
智能打印工具通过神经网络预测和优化温度梯度分布，从而提高打印控制和质量。
数字孪生模型在增材制造中的应用是什么？
数字孪生模型用于预测、监测和控制熔池几何及缺陷识别，加快产品开发与认证过程。
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